With the rapid advancements in coherent Passive Optical Network (PON) technologies featuring 100G and higher data rates, this paper addresses the urgent requirement for sophisticated simulation and MAC layer development within the domain of coherent Time Division Multiplexing (TDM) PON and coherent Time and Frequency Division Multiplexing (TFDM) PON networks. The ever-growing demand for latency-sensitive services and expanding user populations in next-generation 100G and beyond coherent PONs, underscores the crucial need for low-latency bandwidth management and efficient Dynamic Bandwidth Allocation (DBA) mechanisms. In this paper, we present a pioneering analysis of two established DBAs from the perspective of temporal misalignments. Subsequently, a novel DBA algorithm tailored for coherent PONs featuring 100 Gbps data rate and up to 512 end-users is introduced, named the Hybrid-Switch DBA. This innovative approach allows for adaptive switching of the DBA scheme in response to real-time traffic conditions. To the best of our knowledge, this paper represents the first attempt to address the misalignment problem of DBA and proposes a novel DBA solution for both TDM- and TFDM-based coherent PON networks. This research significantly contributes to the development of coherent TDM PON and coherent TFDM PON networks by enhancing the efficiency of bandwidth allocation and addressing the challenges associated with misalignments in DBA mechanisms. As optical access networks continue to evolve to meet the ever-increasing demands of modern communication services, the Hybrid-Switch DBA algorithm presented in this paper offers a promising solution for optimizing network performance and accommodating latency-sensitive applications.


翻译:随着具有100G及更高数据速率的相干无源光网络(PON)技术的快速发展,本文致力于解决相干时分复用(TDM)PON和相干时分频分复用(TFDM)PON领域中,对复杂仿真及MAC层开发的迫切需求。下一代100G及更高速率相干PON中,对时延敏感型服务的需求不断增长以及用户规模的持续扩大,突显了低时延带宽管理和高效动态带宽分配(DBA)机制的关键必要性。本文首次从时间失配的角度对两种现有DBA方案进行了开创性分析。随后,提出了一种专为数据速率达100 Gbps、支持多达512个终端用户的相干PON设计的新型DBA算法,命名为Hybrid-Switch DBA。这种创新方法能够根据实时流量状况自适应地切换DBA方案。据我们所知,本文首次尝试解决DBA的失配问题,并为基于TDM和TFDM的相干PON网络提出了一种新颖的DBA解决方案。本研究通过提升带宽分配效率并解决DBA机制中与失配相关的挑战,为相干TDM PON和相干TFDM PON网络的发展做出了重要贡献。随着光接入网络持续演进以满足现代通信服务日益增长的需求,本文提出的Hybrid-Switch DBA算法为优化网络性能并适配时延敏感型应用提供了一个前景广阔的解决方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据库管理员(DBA)是负责管理数据库的人,负责在系统上运行数据库,执行备份,执行安全策略和保持数据库的完整性。因管理数据库是个很庞大的职务,每个公司活组织的数据库管理员的需要也是很不同的。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员